向小而美說再見
向小而美說再見
2003.09.15 |

再見!「小而美」。在台灣的金融界中,將不再有你們的位置。當中信金控和萬通銀行的結婚進行曲悠然響起時,台灣金融界也為「小而美」的經營型態奏起了驪歌。
台灣金融業的整合,長期處在「只聞樓梯響,不見人下來」的階段,直到過去一年才有突破性的進展,中信金、富邦、台新、國泰等金控積極把對手納入旗下,台灣的金融業,一掃十年的停滯,出現較大變動。改變尤其著重在最關鍵的通路即銀行上面,十年來台灣的銀行,不是市占率高、病懨懨的公營銀行,就是銳意革新、卻沒有規模的民營銀行,以「小而美」的說法顧影自憐。

**台灣金融購併正起步

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或許是信用卡一役,給了民營銀行勇氣。大約五年前,許多公營行庫在顧問公司推薦下,紛紛進入信用卡市場,但是一場廝殺下來,卻被民營銀行殺得片甲不留。於是當金控法通過,提供絕佳購併機會,躊躇滿志的民營金控,紛紛以購併來壯大自己。台灣的金融市場,開始見到公營老字號棄兵卸甲,以中信為首的金控,不再以「小而美」自滿,靠著購併後來居上,是未來台灣金融業的狠角色。搶不到新娘的金融業者逐漸失去了聲音。
在這群搶親失敗的銀行中,包括以模範生馳名的建華銀行和玉山銀行。他們能夠自外於潮流,繼續以「小而美」的姿態,占有一席之地嗎?隨著規模經濟在銀行的各種業務都越來越重要,答案恐怕是否定的。以信用卡為例,銀行要損益兩平,除非只做餘額代償,否則至少要有50萬張有效卡,要做到一年賺個十多億,沒有兩百萬張卡絕非易事。
對於目前仍然標榜「小而美」的銀行而言,雖然還是可以堅持「小而美」的原則,也不可能馬上發生危機,但是隨著獲利漸漸乏善可陳,在市場上的聲音也將越來越微弱。

**日、韓金融購併漸入佳境

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其實,國際市場上不乏「小而美」的金融機構,例如雷曼兄弟(Lehman Brother)就是很好的典範,在債券市場一枝獨秀,其他領域也偶有佳作,是非常成功的利基市場玩家。然而這類的「小而美」,必須潛伏在極大的市場中。例如前述的雷曼兄弟,是以全球市場來經營利基,因此所謂「小而美」的雷曼兄弟,市值比台灣所有金控還大。然而台灣的金控,都只在台灣這個窄小的市場上競爭,難以侈言小而美,說穿了,台灣的大型金融機構,不過是國際市場的小而美。
因此,台灣金融業不得不逐漸揚棄小而美,轉而不斷試圖提高市場占有率。其實,這個發展方向是全球金融機構都蹣跚走過的,同類型金融機構合併,將提供成本綜效,不同類型的金融機構合併,則有跨售的收入綜效,組織金控,還將帶來資本綜效,再加上金融法案紛紛過關,台灣的金融業,將在整併後逐漸步上軌道。
日本和韓國已經先做了示範。日本的大型金控在整併後獲利漸入佳境,同時,也反映在股價表現上,大象級的瑞穗金控,最近股價上漲逾150%,其餘的金控漲幅也在百分之百以上。韓國的金融業經過一番整併,不但贏得外資肯定,最大的國民銀行漲幅也超過50%,其餘銀行漲幅更是可觀。近來購併案頻傳的台灣銀行業,正在面臨一場巨變,不只要美,也要大。如果整合能夠順利,將會漸漸出現可以躍上國際舞台的金融機構。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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